基于GA-SVM模型的印刷套准识别

摘要

提出一种遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的方法,用于印刷品套准状态识别.对采集到的印刷标识图像进行纹理分析,提取灰度共生矩阵的惯性矩、能量、相关性和熵等4个特征参数,计算各参数在0°,45°,90°和135°方向上特征值的均值和方差,生成8维纹理特征数据;建立以径向基为核函数的SVM模型,采用GA对SVM的惩罚参数与核函数参数进行寻优选取,完成识别.结果表明:GA-SVM模型可有效识别印刷套准,满足实时性要求.